基于Pylinac的放射治疗QA数字化分析系统①

高大地,王佳舟,罗 吉,钟 阳,翟 鹏,杨彦举

(复旦大学附属肿瘤医院 放疗射治疗中心,上海 200032)

目前放射治疗为肿瘤治疗主要治疗手段之一[1],在肿瘤的综合治疗手段中占有重要的地位.放射治疗过程中,医用直线加速器产生射线照射肿瘤以达到治愈肿瘤的目的.近些年来,肿瘤精确放射治疗技术要求提高射线照射区域的照射剂量[2],同时降低肿瘤周围正常组织吸收剂量,即提高放射治疗执行的准确性.医用直线加速器的质量保证(Quality Assurance,QA)是保证放射治疗准确执行、提高治疗效果、控制不必要照射和防止辐射事故的关键,因此质量保证在放射治疗流程中具有重要意义[3,4].

我国放射治疗QA 流程在整体上正在不断完善,但一些问题仍尚未解决,如QA 流程复杂繁琐以及流程规范性差等,导致放疗过程中的QA 高效完成仍有一定障碍[5].在互联网技术高速发展的大环境下,建立放疗QA 数字化分析系统,实现放疗设备QA 数据的数字存储与智能分析,可极大地简化放疗QA 流程,提高物理师工作效率,符合精准放疗时代所提出的基本要求[6–8].

Pylinac是一套提供AAPM TG-l42 报告相关的加速器QA 分析的开源代码[9,10],用于分析日常加速器QA的数据和图片.本研究利用Python 编程语言调用Pylinac中各函数模块,基于Django Web 开发框架和MySQL 数据库建立QA 数字化分析系统.其可分析物理师导入的加速器QA 流程中数字、图片或日志数据并得出分析结果.同时,QA 数字化分析系统可简化并规范放疗设备安装后的验收检查和放……